Chapitre 4

Question 1

Vrai ou faux. Lorsque toutes nos hypothèses sont confirmées dans une matrice multi-traits, multi-méthode, nous ne possédons pas de preuves de validité.

Answer 1

Faux, nous disposons d’un large ensemble de preuves de validité convergente et de validité discriminante.

Question 2

Vrai ou faux. La probabilité d’obtenir une valeur stable de validité diminue lorsque celle-ci est calculée à partir d’un nombre suffisamment grand de résultats.

Answer 2

Faux. la probabilité augmente

Question 3

Vrai ou faux. Les items les plus valides seront ceux pour lesquels les juges auront manifesté le plus de dispersion dans leurs appréciations.

Answer 3

Faux. le moins de dispersion.

Question 4

Vrai ou faux. Le choix et la mesure d’un bon critère peuvent être des tâches tout aussi problématique que la construction de l’instrument de mesure en lui-même.

Answer 4

Vrai.

Question 5

Vrai ou faux. Les jugements des experts jouent un rôle crucial dans la procédure de validation basée sur le contenu du test et cela implique que les jugements soient qualitatifs.

Answer 5

Faux, quantitatifs donc quantifiés.

Question 6

Vrai ou faux. Lors de l’évaluation de la concordance des jugements, seul le score attribué à l’item est considéré.

Answer 6

Faux, seule la place de l’item est prise en compte.

Question 7

Vrai ou faux. Les conséquences non-souhaitées des tests sont parfois plus importantes que les résultats recherchés

Answer 7

Vrai.

Question 8

Vrai ou faux. Les preuves de validité basées sur le contenu du test ne comportent que la formulation des items.

Answer 8

Faux

Question 9

Vrai ou faux. La pertinence des preuves basées sur le contenu du test dépend de la précision avec laquelle le concept a été défini et de l’accord des experts à propos de ses facettes.

Answer 9

Vrai

Question 10

Vrai ou faux. Les preuves de validité basées sur le contenu du test sont conditionnelles à la définition du concept visé, relative à la fonction assignée au test et indépendantes de la population visée.

Answer 10

Faux, dépendantes de la population visée par le test.

Question 11

Vrai ou faux. La validité conceptuelle est au coeur du problème de l’opérationnalisation des variables.

Answer 11

Vrai

Question 12

Vrai ou faux. Les résultats d’un test sont hiérarchiques lorsque moins de 5 % des résultats ne sont pas reproductibles.

Answer 12

Faux moins de 10 %

Question 13

Vrai ou faux. L’analyse factorielle est une méthode de choix pour apporter des preuves de validités basée sur les relations avec d’autres variables.

Answer 13

Faux preuves de validités basées sur la structure interne du test.

Question 14

Vrai ou faux. Une analyse factorielle qui suggère un certain nombre de traits et leurs relation avec les scores observés est qualifiée de confirmatoire.

Answer 14

Faux d’exploratrice.

Question 15

Vrai ou faux. Thurnstone a jeté les bases de l’analyse factorielle.

Answer 15

Faux Spearman

Question 16

Vrai ou faux. Plus l’échantillon est grand, moins les coefficient de corrélation entre les variables observées seront significatifs.

Answer 16

Faux, plus l’échantillon est petit.

Question 17

Vrai ou faux. Le postulat de la normalité multivariée signifie que toutes les variables et toutes les combinaisons de variables se distribuent normalement.

Answer 17

Vrai

Question 18

Vrai ou faux. La linéarité, si elle est n’est pas respectée, peut mettre en question les résultats de l’analyse factorielle.

Answer 18

Vrai

Question 19

Vrai ou faux. Les deux postulats de base de l’analyse factorielle sont la parcimonie et la simplicité.

Answer 19

Faux, la causalité factorielle et la parcimonie.

Question 20

Vrai ou faux. Thurnstone apporte l’idée d’effectuer une translation des axes afin d’améliorer le degré d’adaptation entre les données et la structure factorielle.

Answer 20

Faux une rotation des axes et non une translation.

Question 21

Vrai ou faux. Nous pouvons dire qu’il y a un biais lorsqu’une différence de validité des inférences faites sur la base des scores au test est observée entre certains groupes de la population.

Answer 21

Vrai

Question 22

Vrai ou faux. L’existence d’une différence entre les moyennes des scores de 2 groupes de la population constitue en soit la preuve de l’existence d’un biais.

Answer 22

Faux, l’existence d’une différence entre les moyenne ne CONSTITUE PAS la preuve de l’existence d’un biais.

Question 23

Vrai ou faux. Selon Grégoire, c’est l’absence de différences observées qui devrait poser problèmes et mettre en doute la qualité d’un test et non l’inverse.

Answer 23

Vrai

Question 24

Vrai ou faux. La détection de biais doit se limiter à la seule évaluation des juges.

Answer 24

Faux elle doit être complétée par une évaluation quantitative basée sur les résultats obtenus par les différents groupes étudiés.

Question 25

Vrai ou faux. L’analyse du fonctionnement différentiel des items se fait généralement lors de la révision du test.

Answer 25

Faux lors de la construction du test.